"""### 第 5 课：Lambda 在数据分析中的应用
pandas 是一个数据分析的库，它提供了很多函数和方法来处理数据。
其中，apply 方法可以对 DataFrame 中的每一行或每一列应用一个函数。
apply 方法的语法如下：
```python

"""
import pandas as pd
#创建示例数据
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'Age': [25, 20, 30, 35],
    'Salary': [5000, 4000, 6000, 7000]
}
# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

'''一、使用lambda增加一个新的列'''
df['bonus'] = df['Salary'].apply(lambda x: x * 0.1)
print(" 新增一个新的列：\n",df)

''' 二、数据过滤的演示，salary大于5500的'''
df_filtered = df[df['Salary'].apply(lambda x : x> 5500)]
print(" 数据过滤的演示，salary大于5500的：\n",df_filtered)

'''三、 条件赋值的演示，salary大于6000 定义高，Salary在5000-6000定义为中，小于5000定义低'''
df['Salary_level'] = df['Salary'].apply(
    lambda x: 'High' if x > 6000 else ('Medium' if x >=5000 else 'Low')
)
print(" 条件赋值的演示，salary大于6000 定义高，Salary在5000-6000定义为中，小于5000定义低：\n",df)